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[국내논문] 3차원 메쉬의 면적 정보를 이용한 효과적인 잡음 제거
An effective filtering for noise smoothing using the area information of 3D mesh 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리, v.44 no.2 = no.314, 2007년, pp.55 - 62  

현대환 (중앙대학교 첨단영상대학원 영상공학과) ,  최종수 (중앙대학교 첨단영상대학원 영상공학과)

초록
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본 논문에서는 카메라 자동 교정을 통한 3차원 재구성 과정에서 생기는 오차로 인해 포함되는 잡음을 특성에 따라 효과적으로 제거하여 정교한 3차원 데이터를 얻기 위한 방법을 제안한다. 기존의 잡음 평활화 과정은 잡음 때문에 면적이 큰 메쉬는 3차원으로 재구성하는데 문제점이 존재한다. 제안한 알고리즘은 메쉬의 면적이 중요하기 때문에 취득된 3차원 데이터는 불필요한 삼각형 메쉬들을 사전에 제거하는 전처리 과정이 필요하다. 본 연구는 3차원 메쉬의 면적 정보를 이용하여 잡음의 특성을 분석하고, 그 특성에 따라 피크 잡음과 가우스 잡음을 분리하여 효과적으로 잡음을 제거한다. 본 알고리즘의 성능은 재구성 데이터에 대한 정량적인 비교 분석을 통해 기존의 메쉬 평활화 방법보다 더 정교한 3차원 데이터를 얻음을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes method to get exquisite third dimension data removing included noise by error that occur in third dimension reconstruction through camera auto-calibration. Though reconstructing third dimension data by previous noise removing method, mesh that area is wide is happened problem by ...

주제어

#smoothing filter   #noise reduction   #triangle mesh   #3D modeling  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 카메라 자동 교정을 통한 3차원 재구성 방법에서 흔히 포함되는 잡음을 최소화하기 위하여 잡음을 특성에 따라 피크 잡음과 가우스 잡음으로 구분하여 평활화하였다. 들로네 삼각화 기법에 의하여 다각형으로 모델링 된 3차원 영상의 기하학적인 특징을 이용하여 잡음을 효과적으로 평활화하는 알고리즘을 제안하였다.
  • 본 논문에서는 카메라 자동교정을 통한 재구성 과정에서 발생하는 피크 잡음과 가우스 잡음이 포함된 3차원 데이터의 잡음을 효과적으로 평활화하는 알고리즘을 제안한다. II장에서는 잡음으로 인해 메쉬들의 면적이 일정하지 않게 되는 문제점을 보완하는 메쉬 최적화 과정을 설명한다.
  • 일반적으로 피크 잡음을 제거하기 위해 비선형 필터인 중간값 필터를 사용하고 있으나, 이는 가우스 잡음에 대한 잘못된 제거와 많은 반복으로 인해 제대로 된 3차원 좌표까지 변화시키는 결과를 초래한다. 본 연구에서는 재구성된 데이터에 포함된 피크 잡음을 효과적으로 검출하고, 제거하기 위한 피크 잡음 평활화 필터를 제안한다.
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참고문헌 (15)

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  15. R. Klette, P. Zamperori, 'Handbook of Image Proceedings Operators', John Wileys & Sons, 2001 

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